本文介绍了通过API获取商品信息（如基础数据、规格、图片、评价等）以支持电商运营与决策优化。内容涵盖数据获取与整合、业务策略调整、用户体验提升及供应链创新，帮助商家提升市场竞争力和运营效率。

本教程涵盖Java基础到高级内容，包括模块化系统、Stream API、多线程编程、JVM机制、集合框架及新特性如Records和模式匹配等，适合零基础学员系统学习Java编程。

自 2023 年 4 月推出存算分离架构以来，StarRocks 在性能优化和功能迭代方面不断加速，以持续满足企业日益增长的数据分析需求。最新发布的 StarRocks 3.5 版本再次聚焦用户痛点，带来了一系列实用的新特性：新增的 Snapshot 快照恢复机制有效提升数据安全与灾备能力，大规模数据导入流程的优化持续提升易用性与稳定性。

本文基于 AppGallery Connect 技术栈，继续完善项目端云一体化功能，聚焦金刚区模块的开发。通过创建表结构、数据实体类及数据库类，将本地静态数据替换为云端动态数据，并实现滚动条与内容联动效果。具体步骤包括定义云端数据结构、同步数据至云端、修改页面逻辑以及组件渲染。最终，通过查询云端数据并赋值到组件中，成功实现了金刚区的功能展示。

本文基于真实企业级案例，深入剖析PostgreSQL窗口函数的执行原理与性能陷阱，提供8大优化策略。通过定制索引、分区裁剪、内存调优及并行处理等手段，将分钟级查询压缩至秒级响应。结合CTE分阶段计算与物化视图技术，解决海量数据分析中的瓶颈问题。某金融客户实践表明，风险分析查询从47秒降至0.8秒，效率提升5800%。文章附带代码均在PostgreSQL 15中验证，助您高效优化SQL性能。

本文详细解析了Apptrace“魔法跳转”的工作原理及实现方法。通过底层协议支持、中央路由处理等技术，实现用户精准跳转至App内指定页面。同时，文章探讨了开发中可能遇到的问题（如冷启动参数丢失、防劫持处理），并提供了调试技巧和性能优化策略。最后，强调了安全防护的重要性，包括URL签名校验、参数加密和时效控制，确保跳转功能的稳定与安全。总结指出，Apptrace的核心在于协议拦截、参数解析、异常处理和安全校验能力的结合。

本内容聚焦Java 17及最新技术趋势，通过实例解析Java集合框架的高级用法与性能优化。涵盖Record类简化数据模型、集合工厂方法创建不可变集合、HashMap初始容量调优、ConcurrentHashMap高效并发处理、Stream API复杂数据操作与并行流、TreeMap自定义排序等核心知识点。同时引入JMH微基准测试与VisualVM工具分析性能，总结现代集合框架最佳实践，如泛型使用、合适集合类型选择及线程安全策略。结合实际案例，助你深入掌握Java集合框架的高效应用与优化技巧。

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Memcached支持两种客户端路由算法：求余数Hash算法和一致性Hash算法。求余数Hash算法通过键值对服务器数量取模分配数据，虽分布均匀但扩容缩容时易丢失数据。一致性Hash算法则通过哈希环减少数据丢失，仅影响故障节点相关数据，在集群扩容或节点宕机时表现更优。

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MongoDB数据库数据恢复环境： 一台Windows Server操作系统虚拟机上部署MongoDB数据库。 MongoDB数据库故障： 管理员在未关闭MongoDB服务的情况下拷贝数据库文件。将MongoDB数据库文件拷贝到其他分区后，对MongoDB数据库所在原分区进行了格式化操作。格式化完成后将数据库文件拷回原分区，并重新启动MongoDB服务。发现服务无法启动并报错。

本文介绍了 MyBatis 的常见配置及事务管理相关内容。首先概述了 MyBatis 属性加载顺序，方法参数属性优先级最高。接着列举了几个常见配置属性，如 cacheEnabled、lazyLoadingEnabled 等，并说明其作用与默认值。在多环境配置部分，讲解如何通过 SqlSessionFactoryBuilder 指定环境，以及 environments 元素的配置细节。最后讨论了两种事务管理模式：JDBC 和 MANAGED，分别适用于不同场景，并指出在使用 Spring 模块时无需额外配置事务管理器。

本文主要介绍了Redis的一些简单应用。

编者按：在大模型技术重构数据智能分析应用的背景下，Quick BI 推出的问数助手——智能小Q 凭借其革新功能体验，自面世以来持续获得市场青睐。历经一年多的商业化验证，已成熟融入金融、零售、高端制造、生物医药等领域的行业标杆企业，在生产管控、运营决策等场景中实现数据分析提效。本文将以某头部快消企业供应链场景应用为研究样例，深度解析智能小Q如何帮助企业提升供应链智能化管理水平，为更多行业数智化建设提供可行性路径参考。 作为中国快消品类行业的领军者，企业面对快速变化的市场环境，积极拥抱创新和数字化转型，利用大数据及人工智能等前沿技术，洞察消费者需求，优化生产流程，提高运营效率，推动企业可持续发展。

文中详细介绍了MySQL数据库中一行数据在磁盘上的存储机制，包括表空间、段、区、页和行的具体结构，以及如何设计和优化行数据存储以提高性能。

本文介绍了Java网络编程的基础与历史演进，重点阐述了IO和Socket的概念。Java的IO分为设备和接口两部分，通过流、字节、字符等方式实现与外部的交互。

体验PolarDB MySQL热备无感秒切：极速切换，无缝体验，赢取ins风鼠标垫！

中通快递基于 SelectDB 构建了湖仓分析架构，补齐 OLAP 分析能力。在离线场景中，实现 2000+ QPS 并发点查；在实时场景中，仅以 1/3 原集群机器数量覆盖所有业务，90% 分析任务从 10 分钟缩短至 1 分钟内，投入产出比大幅提升。

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Doris MCP Server 0.5.1 升级发布，增强全局SQL超时、自愈连接池，新增数据治理八项能力，支持ADBC协议提速3-10倍，升级日志系统与调参文档，兼容0.4.x版本，助力企业高效稳定数据分析。

本文深入解析MySQL索引优化原理，涵盖联合索引使用、覆盖索引、索引下推、filesort排序机制及trace工具分析执行计划选择等内容，并结合实际案例提供索引设计原则与SQL优化策略。

阿里巴巴商品详情接口是B2B批发数据获取的核心，支持价格梯度、起订量、供应商资质等关键信息查询。本文精讲接口调用、数据解析与避坑技巧，助力开发者高效实操落地。

本文系统讲解京东商品详情接口技术实现，涵盖动态参数构造、多维度数据提取与反爬机制应对，提供合规高效的技术方案。内容包括接口原理、核心技术实现、数据解析与存储策略，适用于电商分析与比价系统开发。

通过全业务一体化架构、动态预算监控、灵活利润配置、细粒度权限控制及AI智能分析，实现项目型跟单的财务全周期管控，是一个比较完整的项目型跟单的业务模型。

当当网开放平台提供商品详情接口（dangdang.item.get），支持获取图书商品的基础信息、价格、库存、多媒体等数据，适用于价格监控、库存管理、推荐系统等场景。开发者需注册账号、创建应用并申请接口权限，通过API调用实现商品数据获取与管理。

“存算分离”（Decoupled Storage and Compute）是一种在现代数据系统中被广泛采用的架构设计。它将计算和存储解耦，使二者可以独立扩展，提升资源利用率并降低运维成本。StarRocks 从 3.0 版本开始支持这一架构，允许用户将数据存储从计算节点中剥离，实现更灵活、弹性的系统部署。

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本文介绍了Java最新技术特性的实操应用指南，重点涵盖7大核心功能：1）Java 9+模块化系统，通过module-info.java实现模块化开发；2）函数式编程与Lambda表达式简化集合操作；3）Stream API进行高效数据处理；4）接口默认方法与静态方法增强接口扩展性；5）Java 10的var局部变量类型推断；6）文本块简化多行字符串处理；7）模式匹配优化类型检查与转换。每个特性均配有代码示例和技术说明，帮助开发者掌握现代Java开发的核心技能。这些特性显著提升了代码简洁性、可维护性和性能表现

本文深入探讨了现代高并发Java应用中单例模式的实现方式，分析了传统单例（如DCL）的局限性，并提出了多种无锁实现方案。包括基于ThreadLocal的延迟初始化、VarHandle原子操作、Record不可变对象、响应式编程（Reactor）以及CDI依赖注入等实现方式。每种方案均附有代码示例及适用场景，同时通过JMH性能测试对比各实现的优劣。最后，结合实际案例设计了一个高性能配置中心，展示了无锁单例在实际开发中的应用。总结中提出根据场景选择合适的实现方式，并遵循现代单例设计原则以优化性能和安全性。文中还提供了代码获取链接，便于读者实践与学习。

本文介绍了StarRocks社区的最新动态，包括版本更新、应用工具、文档改进及精选内容。3.4.3版本新增Lambda表达式支持与JSON数据处理优化；运维工具有助于集群监控与权限管理；文档体验和功能描述得到提升。此外，还分享了多篇技术文章与视频教程，涵盖OLAP引擎实践、查询优化器解析等内容。本月启动了2025布道师计划，鼓励开发者参与社区共建，并公布了新晋Contributor名单。通过这些努力，StarRocks持续提升性能与用户体验。

StarRocks 突破一万星🌟啦！🎉感谢与我们一同见证这一历史时刻的伙伴们。 从“极速统一 OLAP”到“Lakehouse is All You Need”，三年间，我们见证了 StarRocks 功能的飞速进化与迭代，也见证了社区的茁壮成长。越来越多的用户在不同场景中使用 StarRocks，与我们一起“升级打怪”不断解锁数据背后的业务价值。 如今，StarRocks 即将开启全新副本！你准备好迎接 AI 时代带来的进阶挑战了吗？ 快用你的 Star 🌟为 Rocky 的下一段冒险之旅点亮前行之路吧！👉 https://github.com/StarRocks/starrocks

Oracle数据库的闪回事务查询（Flashback Transaction Query）是闪回版本查询的扩充，可用于审计或撤销已提交的事务。通过`flashback_transaction_query`视图，可生成还原特定事务的SQL语句。本文介绍了其基本概念，并通过实战演示如何使用该功能：从授权、开启UNDO数据增强，到创建测试表和事务，最后利用闪回查询撤销已提交的事务，验证数据恢复效果。附带视频讲解，帮助深入理解。

本文介绍了将线性列表转换为树形结构的实现方法及工具类封装。核心思路是先获取所有根节点，将其余节点作为子节点，通过递归构建每个根节点的子节点。关键在于节点需包含 `id`、`parentId` 和 `children` 三个属性。文中提供了两种封装方式：一是基于基类 `BaseTree` 的通用工具类，二是使用函数式接口实现更灵活的方式。推荐使用后者，因其避免了继承限制，更具扩展性。代码示例中使用了 Jackson 库进行 JSON 格式化输出，便于结果展示。最后总结指出，理解原理是进一步优化和封装的基础。